ビデオ上のオブジェクトの追跡

英国サリー大学のチェコ人学生、Zdenek Kalalは、博士論文の実践的な一部として、自己学習ビデオストリーム内のオブジェクトを追跡するためのTracking-Learning-Detection（別名Predator）アルゴリズムを開発しました（認識精度は各フレームで向上します）。



プロジェクトのデモ



githubのソースコード：1、2、3、4、5







このプログラムは、Intel Core 2 Duo 2.4 GHz、2 GB RAMの単一ストリームで正常に動作します。



YoutubeのZdenekページで、他のビデオを見つけることができます。



著者は、プロジェクトのソースコードを公開するつもりだったと言いますが、興味を持っている関係者から何百もの手紙を受け取って、彼にそうするように頼んだとき、彼は考えを変えました。 このプロジェクトは当初想定されていたよりもはるかに興味深いため、何かを獲得するチャンスがありました。



このようなアルゴリズムは、追跡システム（たとえば、無人車両用）、コンピューターとゲームのインターフェイス（仮想マウス）、写真やビデオカメラなどで使用できます。



実際、この技術は著者が信じているほどユニークではないでしょう。 私の知る限り、ニジニノヴゴロドのIntel R＆Dのロシアの開発者は、似たようなことをしています（Intelの会議の1つで、システムのデモを見せました）。



こちらもご覧ください：

Kinectの画期的なAIの詳細



UPD 04/05/2011 12:23。 この記事には効果があり、ロシアの開発者も動きました。 ドイツのブカロフのこのalogirtmはそれほど印象的ではありませんが、スマートフォンでも動作します。







UPD2 2011年4月5日18:14。 Rhonda Software（ウラジオストク）のコンピュータービジョンシステム 。 経由で